five

Fig. S.2 & Fig. S.3 Valorization of agrowaste digestate via addition of wood ash, acidification, and nitrification|农业废弃物处理数据集|环境科学数据集

收藏
Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-27 收录
农业废弃物处理
环境科学
下载链接:
http://www.research.lancs.ac.uk/portal/en/datasets/fig-s2--fig-s3-valorization-of-agrowaste-digestate-via-addition-of-wood-ash-acidification-and-nitrification(30f2332f-ab46-4d19-9994-bef11028f1fb).html
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
(a) pH of the 17.17 ± 2.56 mL WS extract and masses of the (b) WS and (c) WI fractions during the 144-h incubation of the destructive samples of HCl-WFA+PVWD, HCl-WFA+HCl-PVWD, PVWD, and HCl-PVWD (n = 4). The hydrolytic and dehydration effects of the acidification could be seen in the mass of WS and WI fractions of the blend. In this way, the acidified digestate (HCl-PVWD) had more WS fraction than the PVWD alone (https://doi.org/10.1016/j.eti.2022.102632). On the other hand, a greater drop in the amount of WI material recovered could be seen in the blend HCl-WFA+HCl-PVWD, which was more severely acidified than the blend HCl-WFA+PVWD. According to the two-way ANOVA test (p < 0.05), even for the blends HCl-WFA+HCl-PVWD and HCl-PVWD there was significant difference in terms of pH. The best combinations of the PVWD with the hydrochloric acid and the wood fly ash (WFA) were tested (https://doi.org/10.1016/j.eti.2022.102632), with the doses 20 mol H+-HCl/kg WFA and 0.20 mol H+-HCl/kg PVWD. The isolation of the WS and WI fractions was done via 5-minute centrifugation at 4,000 rpm, and subsequent 3-µm filtration of the supernatant. Before measuring the weight of the total WI material, both the pellet that remained in the tube and the filter cake were dried at 70 ºC until reaching constant weight. The measurement of WS extract pH was performed with a Mettler Toledo® Seven CompactTM S220 pH/Ion meter.Description
创建时间:
2023-06-28
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集

交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、

北方大数据交易中心 收录

中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2023)

该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

国家青藏高原科学数据中心 收录

中国气象数据

本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据,包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据,可以深入了解气象现象对不同地区的影响,并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。

github 收录

HazyDet

HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。

arXiv 收录

MedChain

MedChain是由香港城市大学、香港中文大学、深圳大学、阳明交通大学和台北荣民总医院联合创建的临床决策数据集,包含12,163个临床案例,涵盖19个医学专科和156个子类别。数据集通过五个关键阶段模拟临床工作流程,强调个性化、互动性和顺序性。数据来源于中国医疗网站“iiYi”,经过专业医生验证和去识别化处理,确保数据质量和患者隐私。MedChain旨在评估大型语言模型在真实临床场景中的诊断能力,解决现有基准在个性化医疗、互动咨询和顺序决策方面的不足。

arXiv 收录